根据条件特别更改numpy数组中的所有元素，而无需在每个元素上迭代

Question

嗨，我想根据第二个布尔数组（test_map）同时更改此数组（测试）中的所有值，而无需在每个项目上迭代。

test = np.array([1,1,1,1,1,1,1,1])
test_map = np.array([True,False,False,False,False,False,False,True])
test[test_map] = random.randint(0,1)

输出：

array([0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0])  or  array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

问题在于，我希望将应更改的值（在这种情况下为第一个和最后一个值）随机更改为0或1。因此，4个可能的输出应为：

array([0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0])  or  array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])  or  array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0])  or  array([0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Answer 1

一种可能的解决方案是用np.random.randint：生成一个随机数组的“位”数组：

import numpy as np

test = np.array([1,1,1,1,1,1,1,1])
test_map = np.array([True,False,False,False,False,False,False,True])
# array of random 1/0 of the same length as test
r = np.random.randint(0, 2, len(test))
test[test_map] = r[test_map]
test

Answer 2

您可以通过传递true值的数量test_map作为size> size参数到np，可以生成所需的随机整数。 .random.randint（）：

test[test_map] = np.random.randint(0, 2, size=np.sum(test_map))